30 Day Chart Challenge

Para el siguiente trabajo se eligió como herramienta el lenguaje de programación R con las librerías para graficar como ggplot2, dplyr y scales. Y como herramienta secundaria se usó la aplicación web datawraperr debido a su gran facilidad de uso y variadas opciones.

# Instalar paquetes necesarios si aún no están instalados
if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) install.packages("ggplot2")
if (!requireNamespace("dplyr", quietly = TRUE)) install.packages("dplyr")
if (!requireNamespace("scales", quietly = TRUE)) install.packages("scales")
if (!require(waffle)) install.packages("waffle")

Loading required package: waffle

Loading required package: ggplot2

if (!require(highcharter)) install.packages("highcharter")

Loading required package: highcharter

Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
  method            from
  as.zoo.data.frame zoo 

Highcharts (www.highcharts.com) is a Highsoft software product which is

not free for commercial and Governmental use

if (!require(visNetwork)) install.packages("visNetwork")

Loading required package: visNetwork

if (!require(igraph)) install.packages("igraph")

Loading required package: igraph

Attaching package: 'igraph'

The following objects are masked from 'package:stats':

    decompose, spectrum

The following object is masked from 'package:base':

    union

if (!require(ggraph)) install.packages("ggraph")

Loading required package: ggraph

if (!require(datasauRus)) install.packages("datasauRus")

Loading required package: datasauRus

library(ggplot2)
library(dplyr)

Attaching package: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:igraph':

    as_data_frame, groups, union

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

library(scales)
library(waffle)
library(highcharter)
library(igraph)
library(visNetwork)
library(igraph)
library(ggraph)
library("datasauRus")

—————————- Comparisons —————————————

Dia 1: Part to Whole

# Leer el archivo CSV
golesCr7 <- read.csv('CristianoGoles.csv')

# Agrupar y contar los goles por club
goals_by_club <- golesCr7 %>%
  group_by(Club) %>%
  summarise(Goals = n()) %>%
  arrange(desc(Goals))

# Calcular el porcentaje de goles por club
goals_by_club <- goals_by_club %>%
  mutate(Percentage = Goals / sum(Goals) * 100)

# Crear etiquetas para la leyenda con nombre del club, cantidad de goles y porcentaje
goals_by_club <- goals_by_club %>%
  mutate(LegendLabel = paste(Club, "-", Goals, "(", round(Percentage, 1), "%)", sep = ""))

# Convertir LegendLabel a factor y ordenar de mayor a menor
goals_by_club$LegendLabel <- factor(goals_by_club$LegendLabel, levels = goals_by_club$LegendLabel)

# Crear gráfico de pastel sin etiquetas dentro y con leyenda ordenada
ggplot(goals_by_club, aes(x = "", y = Goals, fill = LegendLabel)) +
  geom_bar(width = 1, stat = "identity", color = "white") +
  coord_polar("y", start = 0) +
  theme_void() +
  labs(title = "Cantidad de Goles de Cristiano Ronaldo por Clubes") +
  theme(legend.position = "right") +
  # Usar los colores de la paleta y mostrar la leyenda personalizada ordenada
  scale_fill_manual(values = scales::hue_pal()(nrow(goals_by_club)))

Contexto: Cristiano Ronaldo el máximo goleador en la historia del futbol y ha distribuido sus goles en todos los clubes en los que ha estado, aquí se muestra cómo se han distribuidos esos goles por club.

Tipo de visualización: Grafico de torta o pie, que sirve para representar datos categóricos, donde cada categoría se representa como una porción de un círculo.

Fuente de datos: Kaggle, https://www.kaggle.com/datasets/azminetoushikwasi/cr7-cristiano-ronaldo-all-club-goals-stats

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Dia 2: Neo Chart

# Cargar el dataset integrado en R
data <- mtcars

# Agrupar por número de cilindros y contar la cantidad de autos
cylinders_data <- data %>%
  dplyr::count(cyl = as.factor(cyl))

# Crear el gráfico de barras estilizado
ggplot(cylinders_data, aes(x = reorder(cyl, n), y = n, fill = cyl)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  theme_minimal(base_size = 15) +
  labs(title = "Número de Autos por Cilindros (Neo Chart)", x = "Cilindros", y = "Cantidad de Autos") +
  theme(
    plot.title = element_text(size = 20, face = "bold"),
    axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1),
    legend.position = "none"
  ) +
  scale_fill_manual(values = c("#00A5E0", "#FFAE03", "#F45B69", "#9BDEAC"))

Contexto: Información sobre 32 automóviles, incluyendo variables de combustible, número de cilindros, pesos y otras características físicas y técnicas de los automóviles.

Tipo de visualización: Grafico de Neo Chart, en este caso, se crea un gráfico de barras estilizado.

Fuente de datos: Datos integrado en R Studio.

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Dia 3: Makeover Chart

# Cargar el dataset
data <- data.frame(
  Month = seq.Date(from = as.Date("1949-01-01"), by = "month", length.out = length(AirPassengers)),
  Passengers = as.numeric(AirPassengers)
)

# Identificar los picos (máximos y mínimos)
max_index <- which.max(data$Passengers)
min_index <- which.min(data$Passengers)

# Crear un dataframe con solo los picos
picos <- data[c(max_index, min_index), ]

# Crear gráfico de líneas con anotaciones
ggplot(data, aes(x = Month, y = Passengers)) +
  geom_line(color = "#2E86C1", size = 1.2) +
  geom_point(color = "#2E86C1", size = 3) +
  theme_minimal(base_size = 15) +
  labs(title = "Número de Pasajeros de Aerolíneas", x = "Fecha", y = "Pasajeros") +
  geom_text(data = picos, aes(label = round(Passengers, 1)), vjust = -0.5, color = "black", size = 4) +
  theme(
    plot.title = element_text(size = 20, face = "bold")
  )

Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
ℹ Please use `linewidth` instead.

Contexto: AirPassengers fue introducido por el autor John Chambers y contiene información sobre el número mensual de pasajeros de aerolíneas en los Estados Unidos. En este caso se quiere mostrar la tendencia de viajes durante el periodo de años que dispone el dataSet.

Tipo de visualización: Makeover Chart

Fuente de datos: Datos integrado en R Studio.

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Dia 4: Waffle Chart

# Convertir el dataset Titanic en un data frame y agrupar por clase
data <- as.data.frame(Titanic)
class_data <- data %>%
  dplyr::filter(Survived == "Yes") %>%
  dplyr::group_by(Class) %>%
  dplyr::summarise(Frequency = sum(Freq))

# Crear gráfico de waffle
waffle::waffle(class_data$Frequency, rows = 5, size = 0.5, 
       colors = c("#00A5E0", "#FFAE03", "#F45B69", "#9BDEAC"),
       title = "Supervivencia en el Titanic por Clase")

Contexto: Mediante el grafico se pretende visualizar que magnitud de personas dependiendo la clase del boleto que compraron se salvaron.

Tipo de visualización: Waffle Chart

Fuente de datos: Datos integrado en R Studio sobre el Titanic.

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Dia 5: Diverging Chart

# Calcular la media del mpg
data <- mtcars
mpg_mean <- mean(data$mpg)

# Crear un dataframe para gráfico de barras divergentes
data <- data %>%
  dplyr::mutate(Divergence = mpg - mpg_mean) %>%
  dplyr::mutate(Car = rownames(data)) %>%
  dplyr::arrange(Divergence)

# Crear gráfico de barras divergentes
ggplot(data, aes(x = reorder(Car, Divergence), y = Divergence, fill = Divergence > 0)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip() +
  scale_fill_manual(values = c("red", "green"), guide = FALSE) +
  theme_minimal(base_size = 15) +
  labs(title = "Desviación del Millaje por Galón respecto a la Media ", x = "Auto", y = "Desviación") +
  theme(
    plot.title = element_text(size = 20, face = "bold")
  )

Warning: The `guide` argument in `scale_*()` cannot be `FALSE`. This was deprecated in
ggplot2 3.3.4.
ℹ Please use "none" instead.

Contexto: Mediante el grafico se visualiza rápidamente y de manera clara cómo se distribuye el consumo de combustible entre diferentes modelos de automóviles.

Tipo de visualización: Diverging Chart

Fuente de datos: Datos integrado en R Studio sobre algunos modelos de autos.

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Dia 6: Data Day

# Cargar el dataset
chile_data <- read.csv("chileDead.csv")

# Visualizar las primeras filas para asegurarnos de que se cargó correctamente
chile_data <- chile_data %>%
  filter(DEATH_CAUSE != "_T")

# Filtrar los datos relevantes y agrupar por causa de muerte para calcular la media de `OBS_VALUE`
top_causes <- chile_data %>%
  filter(!is.na(DEATH_CAUSE) & !is.na(OBS_VALUE)) %>%  # Filtramos datos con causas de muerte y valores observados
  group_by(DEATH_CAUSE) %>%                            # Agrupamos por causa de muerte
  summarise(mean_value = mean(OBS_VALUE, na.rm = TRUE)) %>%  # Calculamos la media de OBS_VALUE
  arrange(desc(mean_value)) %>%                         # Ordenamos de mayor a menor
  top_n(10, mean_value)                                 # Seleccionamos el top 10

# Graficar el Top 10 de Causas de Muerte
# Graficar el Top 10 de Causas de Muerte con etiquetas
ggplot(top_causes, aes(x = reorder(DEATH_CAUSE, mean_value), y = mean_value)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
  coord_flip() +  # Volteamos el gráfico para mayor claridad
  geom_text(aes(label = round(mean_value, 1)),     # Agregamos etiquetas con valores redondeados
            hjust = -0.2,                          # Ajustamos la posición horizontal fuera de la barra
            color = "black", size = 2.0) +         # Cambiamos el color y tamaño de la etiqueta
  labs(title = "Top 10 Causas de Muerte en Chile",
       x = "Causa de Muerte",
       y = "Valor Promedio de Mortalidad") +
  theme_minimal()

Contexto: Mediante el grafico se visualiza el TOP 10 de las causas de muertes que se tiene registro en Chile en el dataSet proporcionado por OECD.

Tipo de visualización:Grafico de barras horizontales.

Fuente de datos: OECD Data Explorer https://acortar.link/2UDMpR.

—————————- Distributions ————————————-

Dia 7: Hazards

# Calcular el promedio de muertes por causa y seleccionar las 20 principales
top_causes <- chile_data %>%
  filter(!is.na(DEATH_CAUSE) & !is.na(OBS_VALUE)) %>%
  group_by(DEATH_CAUSE) %>%
  summarise(mean_deaths = mean(OBS_VALUE, na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(desc(mean_deaths)) %>%
  slice_head(n = 15)  # Seleccionar las 20 principales

# Filtrar el dataset original para mantener solo las 20 causas principales
risk_data <- chile_data %>%
  filter(DEATH_CAUSE %in% top_causes$DEATH_CAUSE & !is.na(OBS_VALUE)) %>%
  group_by(TIME_PERIOD, DEATH_CAUSE) %>%
  summarise(mean_deaths = mean(OBS_VALUE, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

`summarise()` has grouped output by 'TIME_PERIOD'. You can override using the
`.groups` argument.

# Crear el gráfico de línea para ver la tendencia de riesgo a lo largo del tiempo para las 15 causas principales
ggplot(risk_data, aes(x = TIME_PERIOD, y = mean_deaths, color = DEATH_CAUSE)) +
  geom_line(size = 1) +
  labs(title = "Top 15 Causas de Muerte en Chile - Distribución de Riesgos en el Tiempo",
       x = "Año",
       y = "Tasa Promedio de Mortalidad",
       color = "Causa de Muerte") +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "right")

Contexto: Mediante el grafico se visualiza el TOP 15 de la distribución de riesgo para las diferentes causas de muertes de Chile.

Tipo de visualización: Hazards Función de tasa de riesgo.

Fuente de datos: OECD Data Explorer https://acortar.link/2UDMpR.

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Dia 8: Circular

chile_data <- chile_data %>%
  filter(SEX != "_T")

# Calcular el total de muertes por género
gender_distribution <- chile_data %>%
  filter(!is.na(SEX) & !is.na(OBS_VALUE)) %>%
  group_by(SEX) %>%
  summarise(total_deaths = sum(OBS_VALUE, na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(desc(total_deaths))

# Crear el gráfico en forma de anillo
ggplot(gender_distribution, aes(x = "", y = total_deaths, fill = SEX)) +
  geom_bar(width = 0.7, stat = "identity") +  # Ajuste el ancho para crear el efecto de anillo
  coord_polar("y") +
  labs(title = "Distribución de Muertes por Género en Chile",
       fill = "Género") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text = element_blank(),     # Elimina los números alrededor
        axis.ticks = element_blank(),    # Elimina las marcas de los ejes
        panel.grid = element_blank()) +  # Elimina las líneas de la cuadrícula
  geom_text(aes(label = total_deaths), 
            position = position_stack(vjust = 0.5))

Contexto: Mediante el grafico se visualiza cual es el género con mayor tasa de muertes y su comparación con el otro.

Tipo de visualización: Circular.

Fuente de datos: OECD Data Explorer https://acortar.link/2UDMpR.

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Dia 9: major/minor

# Leer el dataset de goles de Cristiano Ronaldo
ronaldo_goals <- read.csv("CristianoGoles.csv")

# Limpiar y preparar los datos
ronaldo_goals <- ronaldo_goals %>%
  # Convertir el minuto en un número, eliminando "+X" en goles de tiempo adicional
  mutate(Minute_clean = as.numeric(gsub("\\+.*", "", Minute))) %>%
  # Filtrar datos válidos
  filter(!is.na(Minute_clean))

# Crear el histograma de goles por minuto
ggplot(ronaldo_goals, aes(x = Minute_clean)) +
  geom_histogram(binwidth = 5, fill = "skyblue", color = "black", alpha = 0.7) +
  geom_hline(yintercept = 35, color = "red", linetype = "dashed", size = 1) +  # Línea horizontal en 35 goles
  labs(title = "Distribución de Goles de Cristiano Ronaldo por Minuto del Partido",
       x = "Minuto del Partido",
       y = "Cantidad de Goles") +
  theme_minimal()

Contexto: Mediante el grafico de histograma podemos ver la concentración de los minutos del partido en donde Cristiano Ronaldo hace más goles (major) y en qué tiempo hace pocos (minor)

Tipo de visualización: Major/minor histograma.

Fuente de datos: Kaggle, https://www.kaggle.com/datasets/azminetoushikwasi/cr7-cristiano-ronaldo-all-club-goals-stats

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Dia 10: physical

# Leer el dataset desde un archivo CSV (asumiendo que está guardado como 'dengue_data.csv')
dengue_data <- read.csv("dengue_features_train.csv")
# Eliminar filas con NAs en las columnas de temperatura
dengue_data <- na.omit(dengue_data)

# Convertir las columnas de temperatura a formato numérico si es necesario
dengue_data$station_avg_temp_c <- as.numeric(dengue_data$station_avg_temp_c)
dengue_data$station_max_temp_c <- as.numeric(dengue_data$station_max_temp_c)
dengue_data$station_min_temp_c <- as.numeric(dengue_data$station_min_temp_c)

# Crear el boxplot para las temperaturas
ggplot(dengue_data) +
  geom_boxplot(aes(x = city, y = station_avg_temp_c, fill = city)) +
  labs(title = "Boxplot de Temperaturas Promedio por Ciudad",
       x = "Ciudad",
       y = "Temperatura Promedio (°C)") +
  theme_minimal()

# Puedes repetir lo mismo para las otras columnas de temperatura (max y min)
ggplot(dengue_data) +
  geom_boxplot(aes(x = city, y = station_max_temp_c, fill = city)) +
  labs(title = "Boxplot de Temperaturas Máximas por Ciudad",
       x = "Ciudad",
       y = "Temperatura Máxima (°C)") +
  theme_minimal()

ggplot(dengue_data) +
  geom_boxplot(aes(x = city, y = station_min_temp_c, fill = city)) +
  labs(title = "Boxplot de Temperaturas Mínimas por Ciudad",
       x = "Ciudad",
       y = "Temperatura Mínima (°C)") +
  theme_minimal()

Contexto: Mediante el grafico de caja podemos ver la concentraciones de las temperaturas para ambas ciudades y también sus posibles valores fuera de rango.

Tipo de visualización: Physical boxplot.

Fuente de datos: https://www.drivendata.org/competitions/44/dengai-predicting-disease-spread/page/82/

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Dia 11: mobile friendly

# Agrupar los datos por ciudad y semana del año, y calcular la media de temperatura
data_grouped <- dengue_data %>%
  group_by(city, weekofyear) %>%
  summarise(avg_temp = mean(reanalysis_air_temp_k, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()  # Desagrupar para evitar problemas en gráficos

`summarise()` has grouped output by 'city'. You can override using the
`.groups` argument.

# Crear gráfico de líneas interactivo
highchart() %>%
  hc_title(text = "Temperatura Promedio Semanal por Ciudad") %>%
  hc_xAxis(categories = as.character(data_grouped$weekofyear), title = list(text = "Semana del Año")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Temperatura (K)")) %>%
  hc_add_series(
    data = data_grouped %>% filter(city == unique(data_grouped$city)[1]) %>% pull(avg_temp),
    name = unique(data_grouped$city)[1],
    type = "line", color = "blue"
  ) %>%
  hc_add_series(
    data = data_grouped %>% filter(city == unique(data_grouped$city)[2]) %>% pull(avg_temp),
    name = unique(data_grouped$city)[2],
    type = "line", color = "green"
  ) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "Temperatura: <b>{point.y:.2f} K</b>")

Contexto: Mediante el grafico de líneas podemos ver como varia la temperatura a lo largo de las semanas del año de las dos ciudades involucradas.

Tipo de visualización: Mobile fiendly, usando la libreria highchart el cual permite crear gráficos iterativos y con diseño response lo cual es amigable para pantallas móviles.

Fuente de datos: https://www.drivendata.org/competitions/44/dengai-predicting-disease-spread/page/82/

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Dia 12: Reuters Graphics

### Hacerlo con dataWrapper
# Calcular el promedio de NDVI por semana y ciudad
data_heatmap <- dengue_data %>%
  group_by(year, weekofyear, city) %>%
  summarize(avg_ndvi = mean(ndvi_ne+ndvi_nw+ndvi_se+ndvi_sw, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

`summarise()` has grouped output by 'year', 'weekofyear'. You can override
using the `.groups` argument.

# Graficar un mapa de calor
ggplot(data_heatmap, aes(x = weekofyear, y = year, fill = avg_ndvi)) +
  geom_tile(color = "white") +
  scale_fill_gradient(low = "lightblue", high = "darkgreen") +
  labs(title = "Mapa de Calor del NDVI Promedio por Semana y Ciudad",
       x = "Semana del Año",
       y = "Año",
       fill = "NDVI Promedio") +
  facet_wrap(~ city) +  # Crear un gráfico para cada ciudad
  theme_minimal()

Contexto: Mediante el grafico podemos ver como varia el índice de vegetación en las respectivas ciudades a lo largo de los años y de las semanas de esos años

Tipo de visualización: Heatmap.

Fuente de datos: https://www.drivendata.org/competitions/44/dengai-predicting-disease-spread/page/82/

———————————-relationship—————————————–

Dia 13: Family

# Leer el archivo kinship.data
kinship_data <- readLines("kinship.data")

# Inicializar listas para padres e hijos
fathers <- c()
mothers <- c()
children <- c()

# Procesar los datos para extraer relaciones
for (line in kinship_data) {
  if (grepl("father", line)) {
    parts <- unlist(strsplit(line, "[(),]"))
    fathers <- c(fathers, trimws(parts[2]))
    children <- c(children, trimws(parts[3]))
  }
  if (grepl("mother", line)) {
    parts <- unlist(strsplit(line, "[(),]"))
    mothers <- c(mothers, trimws(parts[2]))
    children <- c(children, trimws(parts[3]))
  }
}

# Crear un dataframe a partir de las relaciones extraídas
kinship_df <- data.frame(
  parent = c(fathers, mothers),
  child = children,
  stringsAsFactors = FALSE
)

# Crear un gráfico interactivo con visNetwork
nodes <- data.frame(id = unique(c(kinship_df$parent, kinship_df$child)),
                    label = unique(c(kinship_df$parent, kinship_df$child)),
                    stringsAsFactors = FALSE)

edges <- data.frame(from = kinship_df$parent, to = kinship_df$child)

# Visualizar el gráfico
visNetwork(nodes, edges, height = "500px", width = "100%") %>%
  visEdges(arrows = "to") %>%
  visOptions(highlightNearest = TRUE, nodesIdSelection = TRUE) %>%
  visNodes(color = list(background = "lightblue", border = "black"))

Contexto: Mediante el grafico de grafos se puede ver las relaciones entre los diferentes integrantes del dataSet.

Tipo de visualización: Family, usando la librería visNetwork el cual permite crear gráficos iterativos que nos permite elegir la persona a la cual queremos ver sus relaciones familiares.

Fuente de datos: https://archive.ics.uci.edu/dataset/55/kinship

---

Dia 14: Heatmap

# Filtrar solo las columnas relevantes para el heatmap
precipitation_data <- dengue_data %>%
  select(city, weekofyear, station_precip_mm) %>%
  group_by(city, weekofyear) %>%
  summarise(avg_precipitation = mean(station_precip_mm, na.rm = TRUE))

`summarise()` has grouped output by 'city'. You can override using the
`.groups` argument.

# Crear el heatmap
ggplot(precipitation_data, aes(x = weekofyear, y = city, fill = avg_precipitation)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "blue", name = "Avg Precipitation (mm)") +
  labs(title = "Heatmap of Average Precipitation by City and Week of Year",
       x = "Week of Year",
       y = "City") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Contexto: El siguiente mapa de calor muestra el nivel de precipitaciones a lo largo de las semanas del año por cada ciudad.

Tipo de visualización: Heatmap

Fuente de datos: https://www.drivendata.org/competitions/44/dengai-predicting-disease-spread/page/82/

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Dia 15: Historical

# Filtrar y calcular la temperatura promedio por año y ciudad
temperature_yearly <- dengue_data %>%
  select(city, year, station_avg_temp_c) %>%
  group_by(city, year) %>%
  summarise(avg_temperature = mean(station_avg_temp_c, na.rm = TRUE))

`summarise()` has grouped output by 'city'. You can override using the
`.groups` argument.

# Crear el gráfico de líneas
ggplot(temperature_yearly, aes(x = year, y = avg_temperature, color = city)) +
  geom_line(size = 1) +
  geom_point(size = 2) +
  labs(title = "Average Temperature Variation Over the Years",
       x = "Year",
       y = "Average Temperature (°C)",
       color = "City") +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "top")

Contexto: El siguiente grafico muestra como varia la temperatura promedio a lo largo de los años para las 2 ciudades involucradas.

Tipo de visualización: Grafico de líneas

Fuente de datos: https://www.drivendata.org/competitions/44/dengai-predicting-disease-spread/page/82/

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Dia 16: Weather

# Filtrar las columnas relevantes para el gráfico
humidity_precipitation_data <- dengue_data %>%
  select(reanalysis_relative_humidity_percent, station_precip_mm) %>%
  filter(!is.na(reanalysis_relative_humidity_percent) & !is.na(station_precip_mm))

# Crear el diagrama de dispersión
ggplot(humidity_precipitation_data, aes(x = reanalysis_relative_humidity_percent, y = station_precip_mm)) +
  geom_point(color = "blue", alpha = 0.6) +  # Cambiar color de los puntos a azul
  labs(title = "Scatter Plot of Humidity vs. Precipitation",
       x = "Relative Humidity (%)",
       y = "Precipitation (mm)") +
  theme_minimal()

Contexto: El siguiente grafico muestra la dispersión entre la humedad y la cantidad de precipitaciones en donde se puede ver una relación directamente proporcional entre las variables.

Tipo de visualización: Grafico de dispersión

Fuente de datos: https://www.drivendata.org/competitions/44/dengai-predicting-disease-spread/page/82/

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Dia 17: Networks

# Cargar el dataset
les_miserables_data <- read.csv("lesmiserables.csv")

# Crear el grafo a partir del dataframe
les_miserables_graph <- graph_from_data_frame(les_miserables_data, directed = FALSE)


# Crear la visualización de la red de Les Misérables
ggraph(les_miserables_graph, layout = "fr") +  # Usar el layout Fruchterman-Reingold
  geom_edge_link(aes(edge_alpha = 0.3), color = "gray") +  # Colorear los enlaces en gris con transparencia
  geom_node_point(color = "skyblue", size = 5) +  # Colorear los nodos en azul cielo
  geom_node_text(aes(label = name), vjust = 1, hjust = 1, size = 3) +  # Agregar etiquetas a los nodos
  theme_void() +  # Sin ejes ni fondo
  labs(title = "Red de Personajes en Les Misérables")  # Título del gráfico

Contexto: El siguiente grafico se muestra la red de los personajes en Les Misérables y sus relacion con cada uno de los otros personales.

Tipo de visualización: Grafico de red

Fuente de datos: https://github.com/graphistry/pygraphistry/blob/master/demos/data/lesmiserables.csv

---

Dia 18: Asian Development Bank

# Cargar el dataset
asian <- read.csv("ADB Climate Change Financing - 2023-based on commitments.csv", stringsAsFactors = FALSE)

head(asian)

  Date.Signed Project.Number
1   07-Dec-23      42007-021
2   07-Dec-23      42007-021
3   07-Dec-23      42007-021
4   15-Dec-23      48404-005
5   27-Nov-23      49078-004
6   15-Dec-23      51126-004
                                                                                    Project.Name
1                          Small and Medium-Sized Enterprises Development Program (Subprogram 2)
2                          Small and Medium-Sized Enterprises Development Program (Subprogram 2)
3                          Small and Medium-Sized Enterprises Development Program (Subprogram 2)
4 Central Asia Regional Economic Cooperation Corridor Development Investment Program (Tranche 3)
5                                      Seismic Safety Improvement Program – Additional Financing
6                            Sindh Secondary Education Improvement Project, Additional Financing
  Country.Code Developing.Member.Country                Region Department
1          UZB                Uzbekistan Central and West Asia       CWRD
2          UZB                Uzbekistan Central and West Asia       CWRD
3          UZB                Uzbekistan Central and West Asia       CWRD
4          PAK                  Pakistan Central and West Asia       CWRD
5          ARM                   Armenia Central and West Asia       CWRD
6          PAK                  Pakistan Central and West Asia       CWRD
  Operations.Division Category.Type..Sovereign.Nonsovereign.Financing.
1                                                            Sovereign
2                                                            Sovereign
3                                                            Sovereign
4                CWTC                                        Sovereign
5                ARMM                                        Sovereign
6                CWSS                                        Sovereign
  Project.Financing.Amount....million. Mode.of.Financial.Assistance
1                                  100         Policy-Based Support
2                                              Policy-Based Support
3                                              Policy-Based Support
4                                471.9           Investment Support
5                                 85.7        Results Based Lending
6                                310.8           Investment Support
  Product.Type Loan.Grant.Investment.Approval.Number Project.Financing.Type
1         Loan                                  4415              ADB funds
2         Loan                                  4415              ADB funds
3         Loan                                  4415              ADB funds
4         Loan                                  4416              ADB funds
5         Loan                                  4351              ADB funds
6         Loan                                  4409              ADB funds
       Fund.Source Signed.amount....million.
1              OCR                       100
2              OCR                          
3              OCR                          
4              OCR                       360
5              OCR                     71.97
6 Concessional OCR                       275
                                     Primary.Sector
1                                Industry and trade
2                                Industry and trade
3                                Industry and trade
4                                         Transport
5 Water and other urban infrastructure and services
6                                         Education
                                             Sector Climate.Change.Response
1                                         Education              Mitigation
2                                           Finance              Mitigation
3                                Industry and trade              Mitigation
4                                         Transport                Dual-use
5 Water and other urban infrastructure and services                Dual-use
6                                         Education                Dual-use
  Climate.Change.Impact.on.the.Project Mitigation.Finance....million.
1                                  Low                           4.43
2                                  Low                              7
3                                  Low                             10
4                                 High                           1.45
5                               Medium                           4.86
6                                 High                             15
  Adaptation.Finance....million. Type.of.Financing Currency
1                             NA        Investment      US$
2                             NA        Investment      US$
3                             NA        Investment      US$
4                         129.34        Investment      US$
5                           4.13        Investment      US$
6                          78.00        Investment      US$
                                  Project.URL  X X.1 X.2 X.3
1 https://www.adb.org/projects/42007-021/main NA  NA  NA    
2 https://www.adb.org/projects/42007-021/main NA  NA  NA    
3 https://www.adb.org/projects/42007-021/main NA  NA  NA    
4 https://www.adb.org/projects/48404-005/main NA  NA  NA    
5 https://www.adb.org/projects/49078-004/main NA  NA  NA    
6 https://www.adb.org/projects/51126-004/main NA  NA  NA    

asian$`Project.Financing.Amount....million.` <- as.numeric(gsub(",", "", asian$`Project.Financing.Amount....million.`))


# Agrupar por país y sumar las donaciones
top_donors <- asian %>%
  group_by(Developing.Member.Country) %>%
  summarise(Total.Financing = sum(`Project.Financing.Amount....million.`, na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(desc(Total.Financing)) %>%
  slice_head(n = 10)

# Crear un gráfico de barras
ggplot(top_donors, aes(x = reorder(Developing.Member.Country, -Total.Financing), y = Total.Financing)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "green") +
  labs(title = "Top 10 Países que Más Donan para Cambio Climático",
       x = "País",
       y = "Monto de Financiación (millones $)") +
  theme_minimal() +
  coord_flip()  # Para mejor legibilidad

Contexto: El siguiente grafico se muestra los 10 países que más donan para el cambio climático.

Tipo de visualización: Grafico de barras horizontales

Fuente de datos: https://data.adb.org/dataset/climate-change-financing-adb

—————————— Time Series ————————————

Dia 19: Dinosaurs

ggplot(datasaurus_dozen, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point(color = "darkblue", size = 2, alpha = 0.7) +
  facet_wrap(~dataset, ncol = 3) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Datasaurus Dozen: Diferentes Formas con la Misma Estadística",
       x = "Eje X",
       y = "Eje Y")

Contexto: El siguiente grafico de datasaurus_dozen, varios de sus conjuntos tienen formas únicas, como círculos, estrellas o líneas, y uno de ellos tiene una forma que se parece a un dinosaurio, que es el que le dio el nombre al conjunto completo.

Tipo de visualización: Geom Point

Fuente de datos: datasaurus_dozen R Studio

---

Dia 20: Correlaciones

precip_anual_sj <- dengue_data %>%
  filter(city == "sj") %>%
  group_by(year) %>%
  summarize(total_precipitation = sum(precipitation_amt_mm, na.rm = TRUE))


# Crear el gráfico para San Juan
ggplot(precip_anual_sj, aes(x = year, y = total_precipitation)) +
  geom_point(color = "dodgerblue", size = 3, alpha = 0.7) +
  geom_smooth(method = "lm", color = "darkred", se = FALSE) +
  labs(title = "Correlación entre Precipitación Anual y Años en San Juan",
       x = "Año",
       y = "Precipitación Anual Total (mm)") +
  theme_minimal()

`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Contexto: El siguiente grafico muestra la correlación de las precipitaciones promedios de la ciudad de San Juan a lo largo de los años.

Tipo de visualización: Correlations

Fuente de datos: https://www.drivendata.org/competitions/44/dengai-predicting-disease-spread/page/82/

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Dia 21: Green Energy

Contexto: El siguiente grafico muestra como varia la inversión de energías verdes en el tiempo

Tipo de visualización: Grafico de lineas con dataWrapper

Fuente de datos: https://www.kaggle.com/datasets/anshtanwar/global-data-on-sustainable-energy

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Dia 22: Mobility

Contexto: El siguiente grafico muestra como cambio el porcentaje de personas que iban a ciertos lugares, como el parque, las farmacias, etc

Tipo de visualización: Grafico de barras horizontales agrupadas

Fuente de datos: https://www.kaggle.com/datasets/chaibapat/google-mobility

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Dia 23: Tyles

Contexto: El siguiente grafico muestra el porcentaje que tuvo cada país de contagiados por COVID 19

Tipo de visualización: Grafico de Donut slices

Fuente de datos: https://www.kaggle.com/datasets/themrityunjaypathak/covid-cases-and-deaths-worldwide

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Dia 24: ILO Region for Africa

Contexto: El siguiente grafico muestra la variación del PIB de los algunos países de África

Tipo de visualización: Grafico de Área

Fuente de datos: https://ilostat.ilo.org/data/africa/

———————————Uncertainties———————————-

Dia 25: Global Change

Contexto: El siguiente grafico muestra las emisiones de CO2 de los diferentes países del mundo

Tipo de visualización: Grafico de mapa mundial

Fuente de datos: https://www.kaggle.com/datasets/thedevastator/global-fossil-co2-emissions-by-country-2002-2022/data

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Dia 26: AI

Contexto: El siguiente grafico muestra el precio mensual de algunas herramientas de inteligencia artificial.

Tipo de visualización: Grafico de barras verticales

Fuente de datos: https://www.kaggle.com/datasets/muhammadtalhaawan/ai-5000-tools-2023

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Dia 27: bad/good

Contexto: El siguiente grafico muestra la tendencia a lo largo de los años del porcentajes de personas en Estados Unidos que creen que el aborto debería ser legal bajo cualquier circunstancia..

Tipo de visualización: Grafico de líneas

Fuente de datos: https://www.kaggle.com/datasets/justin2028/perspectives-on-abortion-1975-2022/data

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Dia 28: Trend

Contexto: El siguiente grafico muestra la tendencia de la esperanza de vida de 2 países, Ecuador y Estados Unidos

Tipo de visualización: Scater plot

Fuente de datos: https://www.kaggle.com/datasets/halimequintero/prediccion-esperanza-de-vida

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Dia 29: Black/White

Contexto: El siguiente grafico muestra como la tasa de desempleo varia a través de los años en Ecuador

Tipo de visualización: Área

Fuente de datos: https://www.kaggle.com/datasets/pantanjali/unemployment-dataset

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Dia 30: fivethirtyeight

Contexto: El siguiente grafico muestra como ha variado la aprobación del presidente Joe Biden a través del tiempo.

Tipo de visualización: MultiLines

Fuente de datos: https://projects.fivethirtyeight.com/polls/approval/joe-biden/?ex_cid=abcpromo